本文详细介绍了如何利用Coze平台的工作流功能构建智能AI助手。通过解析核心组件并演示“个性化旅行规划师”的完整配置案例，文章展示了如何设计并行处理、集成外部工具并优化性能。重点探讨了工作流的模块化设计、版本控制及成本优化等进阶技巧，旨在帮助用户将AI从简单工具转变为能处理复杂任务、甚至具备自学习能力的业务伙伴。

本文分享了如何利用Cursor AI工具高效重构1200行“烂代码”库。通过让AI解释代码块、识别坏味道，并逐步执行提取魔法数字、拆解巨长函数和处理条件嵌套等操作，成功将代码重构为模块清晰、可维护性高的状态。文章强调需结合人工审查与测试验证，将AI作为辅助工具，以恢复代码修改的勇气与效率。

大模型正快速融入测试全流程——从用例生成、脚本编写到日志分析。本文用实战视角带你搞懂LLM核心原理、落地场景与避坑指南，手把手教你从“会用”进阶到“会赋能”，做那个驾驭AI的超级测试工程师。

AI正在重塑测试行业，但不会淘汰测试工程师，只会淘汰不会使用AI的工程师。未来的价值将分层：AI接管重复性执行，人类则专注于深度分析、策略规划与质量架构。测试工程师需转型为AI训练师、质量架构师，并深耕机器不擅长的复杂业务与用户体验领域。从现在起，应逐步拥抱工具、升级思维并主导质量智能体系建设，以驾驭AI解决更深层次的质量问题。

本文分享了作者使用Cursor半年的高效操作心得，重点整理了能显著提升编码速度的快捷键组合。从基础文件导航到智能AI交互，文章提供了实战场景下的快捷键应用技巧，并推荐了自定义配置方案。掌握这些键盘操作能减少对鼠标的依赖，实现更流畅的代码编辑与导航，从而累积节省大量时间，优化开发体验。

本文作者通过三天实测，对爆火的Coze Agent进行了深度评估。测试发现，其指令遵循能力强，技术内容处理专业，插件实用，但在创造力、深度知识及长文档处理上存在局限。虽然偶有延迟，但其在技术写作与代码辅助方面表现突出，能有效提升效率。文章指出，Agent不是万能替代品，但在明确指令和知识库支持下，确是一款值得集成到工作流中的成熟工具。

Playwright与MCP的结合，标志着UI测试从“脚本自动化”向“智能体自主化”的范式转变。通过MCP服务器，AI能理解和操作浏览器，利用优化的“快照”理解页面。这种方法降低了测试门槛，并能自适应UI变化。然而，它也面临快照信息丢失、定位策略不稳定以及执行成本较高等现实挑战，目前更适合作为探索性测试与脚本生成的辅助工具，而非传统自动化的完全替代方案。

本文对比了n8n和Coze两款自动化工具。n8n开源灵活，适合技术人员处理复杂系统集成和自定义逻辑；Coze无代码易上手，便于业务人员快速搭建审批等标准流程。实际应用中，可根据团队角色和流程复杂度选择，或混合使用以形成完整的自动化闭环。

本文介绍了如何利用n8n平台构建AI输出安全测试系统。通过可视化工作流，可设置多层检测与专业审核服务，实时拦截不当内容并形成改进闭环。该系统能有效防范品牌与合规风险，并能通过分析拦截数据优化模型。文章提供了从环境搭建到实战配置的完整指南，帮助团队以较低门槛持续保障AI应用安全。

本文分享了在n8n中集成大语言模型实现工作流自维护的实践。通过构建监控、用例生成与脚本优化三个环节，AI能自动分析日志、生成测试用例并提供修复建议。该方案将AI作为“副驾驶”辅助人工决策，有效管理了脚本的复杂性，实现了自动化流程的智能化维护与持续优化。